Recurrent Neural Networks (RNNs) 是一种特殊的神经网络，它特别适合处理序列数据。序列数据可以是时间序列、文本、语音等。RNNs 通过其递归结构能够捕获序列中的时间依赖性。

RNN 基本概念

RNNs 通过以下方式处理序列数据：

  • 输入序列：输入序列可以是任何形式的序列数据，如时间序列、文本等。
  • 隐藏状态：RNN 维护一个隐藏状态，该状态在处理序列的每个元素时都会更新。
  • 输出序列：RNN 可以输出一个序列，也可以在序列的每个元素上输出一个单一的值。

RNN 工作原理

  1. 初始化：RNN 初始化一个隐藏状态。
  2. 处理序列：对于序列中的每个元素，RNN 会更新隐藏状态，并生成一个输出。
  3. 更新隐藏状态：RNN 使用当前输入和前一个隐藏状态来更新隐藏状态。

RNN 优势

  • 处理序列数据：RNN 能够处理任何形式的序列数据。
  • 捕获时间依赖性：RNN 能够捕获序列中的时间依赖性。
  • 灵活：RNN 可以应用于各种任务，如语言模型、机器翻译、时间序列预测等。

示例

假设我们有一个简单的 RNN，用于预测下一个字符。

  • 输入序列："hello"
  • 隐藏状态：初始化为 h0
  • 输出序列："world"
def rnn(input_sequence, hidden_state):
    # ... 更新隐藏状态和生成输出 ...
    return updated_hidden_state, output_sequence

进一步学习

想要深入了解 RNN，可以阅读以下教程：

RNN 图解